FHE崛起:重塑加密世界的新技术

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全同态加密(FHE)被誉为加密学的圣杯,其独特之处在于它允许第三方在不解密的情况下,对加密数据进行任意次数的计算和操作。这为隐私计算开辟了新的可能性。FHE不仅仅是理论上的突破,它在实际应用中也展现出巨大的潜力,能够在加密状态下对数据进行处理,从而保护用户的隐私数据。
什么是全同态加密(FHE)?
FHE的全称是Homomorphic Encryption,它允许对密文进行特定形式的代数运算,而结果仍然保持加密状态。解密后的结果与对明文进行相同运算的结果一致。这项技术的最大优势在于它能够在云端对加密数据进行计算,确保敏感信息不被第三方访问。FHE中的HE指的是同态加密技术,允许对密文进行计算和操作,这些操作能够直接映射到明文上,保持加密数据的数学属性不变。而F则表示这种同态性达到了全新的高度,允许对加密数据进行无限次的计算和操作。
FHE与ZK、MPC的比较
在隐私保护领域,FHE、ZK(零知识证明)和MPC(多方计算)是三种领先的技术。FHE允许在不解密的情况下对加密数据进行各种操作,提供极高的隐私保护,尤其适合云计算和区块链应用。ZK技术则侧重于证明陈述的真实性而不泄露具体数据,在区块链扩展解决方案如zk-rollups中广泛应用。MPC技术则通过分解计算过程,确保多方在不暴露私密输入的情况下完成计算任务。FHE专注于在不解密数据的情况下进行计算,ZK专注于证明陈述的正确性和隐私保护,而MPC则致力于多方安全计算的隐私和安全性。
FHE的重要性
FHE通过对数据进行加密,确保数据在处理和计算过程中的隐私和安全性,防止数据泄露和攻击。这种加密方式利用数学原理和密码学技术,使得在云计算环境中进行安全计算成为可能。FHE的应用场景非常广泛,包括金融领域的安全数据处理、医疗领域的隐私保护、安全云计算、电子投票和物联网的数据安全传输等。无论在Web 2还是Web 3中,FHE都具有比ZK和MPC更广泛的应用落地场景。
FHE领域的重点项目
Zama
Zama致力于开发和推广FHE解决方案,以保护区块链和人工智能领域的数据隐私。其核心技术是全同态加密,允许对加密数据进行任意计算而不需要解密。Zama提供了一套强大的开源FHE库和解决方案,适用于医疗保健、金融服务、广告、国防、生物识别和政府安全等行业。Zama已完成7300万美元的A轮融资,由Multicoin Capital和Protocol Labs领投。
Fhenix
Fhenix是一个基于以太坊的Layer 2解决方案,通过FHE Rollups和FHE Coprocessors提供支持。它完全兼容以太坊虚拟机(EVM),支持Solidity语言,能够运行基于FHE的智能合约,实现链上保密计算。Fhenix采用了Optimistic Rollup方式,并利用Zama的FHE技术,通过fhEVM实现链上保密性。Fhenix计划于2025年1月上线主网,并已完成700万美元的种子轮融资。
Secret Network
Secret Network是一个致力于隐私的区块链项目,旨在为去中心化应用(DApps)提供隐私保护。它使用Cosmos SDK和Tendermint BFT构建,是第一个在主网上提供私密智能合约的项目。通过集成Intel SGX技术,Secret Network增强了其隐私保护能力,推动了去中心化金融等领域的发展。
Sunscreen
Sunscreen专注于隐私保护的区块链项目,为工程师提供使用FHE等密码技术构建和部署私有应用程序的解决方案。Sunscreen开源了自己的FHE编译器,能够将普通的Rust函数转换为具有隐私性的FHE等效函数。Sunscreen已完成465万美元的种子轮融资,由Polychain Capital领投。
Mind Network
Mind Network是由Zama支持的再质押层,目标是实现HTTPZ(端到端加密互联网愿景)。其产品包括MindLayer、MindSAP和MindLake,用户可以通过MindLayer将BTC和ETH的LST代币再质押到Mind Network。Mind Network的测试网已经上线,并已完成250万美元的种子轮融资。
Privasea
Privasea是一个整合了全同态加密机器学习(FHEML)的分布式计算网络项目,推出了基于FHE技术的DApp“ImHuman”,确保“人脸验证”(PoH)的安全执行。Privasea还建立了AI DePIN基础设施Privasea AI Network,已完成500万美元的种子轮融资,并在4月份完成了新一轮战略融资。
FHE赛道的风险
FHE的效率较低,由于算力和算法的限制,FHE所需的计算能力比ZK大4-5个数量级,目前只能实现加法和减法的计算,导致计算效率低下和成本增加。市场对FHE的需求并不强烈,FHE实现的难度和成本较高,愿意采用FHE的项目较少,且用户对隐私的需求不强烈。算力基础设施薄弱,全球算力短缺,现有的去中心化算力项目不具备开发FHE的条件,阻碍了FHE赛道的发展。
总结
FHE作为加密学的圣杯,能够在不解密的情况下对加密数据进行任意次数的计算和操作,为隐私计算提供了全新的可能性。它不仅在Crypto行业中具有创新性作用,在现实社会的各行各业中也能解决现有的隐私问题。然而,FHE作为一个早期赛道,面临着效率、市场需求和算力基础设施的多重挑战。尽管FHE具有巨大的潜力,但目前仍处于早期阶段,尚未具备广泛的应用落地条件。未来,FHE有望成为Crypto行业发展的一个重要方向,但需要克服现有的诸多障碍。
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